GeekNews Weekly

많은 회사들이 복잡한 프로세스와 불필요한 요소들로 인해 제품 개발 속도가 느려지지만, 중요한 것은 빠르게 올바른 제품을 만드는 것입니다. '덜 하기'와 '바보 모드' 접근 방식을 통해 불필요한 요구 사항을 제거하고 단순한 해결책을 찾음으로써 속도와 품질을 동시에 높일 수 있습니다. 모든 문제를 해결할 필요는 없으니 고객이 크게 신경 쓰지 않는 문제는 무시하며, 외주 활용과 소규모 팀 유지 등을 통해 효율적인 제품 개발을 추구할 것을 권장하고 있습니다.

데이터 엔지니어가 되기 위한 프로젝트, 인터뷰, 책, 커뮤니티, 뉴스레터 등을 포함합니다. 데이터 엔지니어링 관련 기술 회사와 블로그, 화이트 페이퍼, 소셜 계정, 팟캐스트, 뉴스레터, 교육 코스 등의 정보도 함께 제공됩니다. 특히, 데이터 엔지니어링에 필요한 필독 서적 3권으로 이미 번역본이 출간된 "견고한 데이터 엔지니어링", "데이터 중심 애플리케이션 설계", "머신러닝 시스템 설계"를 추천하고 있네요.

데이터 엔지니어링 취업을 위해서는 체계적인 전략과 실습이 필요합니다. 이를 위해 SQL 및 Python 숙련하기, 분산 컴퓨팅 기술, 오케스트레이션 도구 이해, 데이터 모델링 및 품질 관리 능력이 필요하며, 실제 기술을 보여줄 수 있는 포트폴리오 프로젝트 제작과 개인 브랜딩을 강조 합니다. SQL과 Python/Scala 학습을 통해 데이터 구조와 알고리즘을 이해하고, 분산 컴퓨팅 개념을 익혀 데이터 처리량을 효과적으로 관리해야 합니다.

이 문서는 Post-Trained LLM의 프롬프트 작성 능력을 향상시키기 위한 가이드로, 사전학습과 사후학습의 개념을 설명하고 효과적인 프롬프트 작성 전략을 제시합니다. 사전학습은 대규모 데이터셋을 통해 일반적인 특징을 학습하는 과정이며, 사후학습은 모델이 특정 유니버스에서 일관된 출력을 생성하도록 돕는 역할을 합니다. 프롬프트 작성 시 명확하고 간결한 지시를 제공하고, 반복적인 개선 절차를 통해 최적의 프롬프트를 찾는 것이 중요하다고 강조합니다.

Kubernetes는 최근 인프라에서는 필수적인 것 처럼 얘기되지만 복잡성과 비용 문제로 인해 관리가 어려우며, 특히 간단한 프로젝트에서는 비효율적일 수 있습니다. 필자는 Google Cloud Run은 Kubernetes의 복잡성을 줄이고, 비용 효율적이며 빠른 오토스케일링을 제공하여 더 나은 대안이 될 수 있다고 추천하고 있습니다. Cloud Run은 Docker 기반으로 작동하며, Kubernetes의 관리 부담 없이 간단한 비동기 작업과 자동 스케일링을 지원합니다.

스타트업이 Series B 단계에서 성공하기 위해서는 "실질적인 고객 및 매출 성과"를 강조하고, 긍정적인 매출총이익률과 "단위 경제"를 명확히 제시해야 합니다. 또한, 뛰어난 기술뿐만 아니라 "회사를 확장할 수 있는 명확한 계획과 인재 채용 전략"을 구체적으로 설명해야 합니다. 즉, 스타트업이 시리즈 B 투자를 받기 위해서는 기술 검증을 넘어 "어떻게 시장을 확장하고 지배할 것인지 명확히 설명"해야 투자자를 설득할 수 있습니다.

인공지능의 발전과 함께 대량의 고품질 데이터를 위해서는 데이터 소스, 수집 및 변환, 저장, 훈련, 추론, 데이터 서비스의 여섯 가지 주요 영역으로 구성된 AI 데이터 인프라를 필요로 합니다. 비정형 데이터 파이프라인, Retrieval-Augmented Generation (RAG), 데이터 큐레이션, 데이터 저장, AI 메모리 등은 AI 데이터 인프라의 혁신적인 발전을 이끌고 있으며, 이러한 기술들은 AI 애플리케이션의 성능과 효율성을 향상시키는 데 기여합니다. AI 시장은 계속해서 확장되고 있으며, 성공적인 AI 애플리케이션을 위해서는 데이터 솔루션이 필수적입니다.

최근 AI 기술의 발전은 경제와 노동시장에 중요한 변화를 초래할 가능성이 있으며, 이에 따라 생산성, 일자리 안정성, 소득 불평등에 미치는 영향을 분석하고 적응하기 위한 연구와 데이터 수집이 필요합니다. AI는 인간 노동을 보완하고 새로운 작업 형태를 창출할 수 있지만, 이러한 결과를 얻기 위해서는 정책 결정자와 기업, 연구자, 노동자 모두가 AI 시스템을 사회의 가치와 목표에 맞게 설계해야 합니다. 또한, AI의 발전에 따라 변화하는 노동시장에 적응하기 위해 지속적인 교육과 재훈련 프로그램의 접근이 중요하며, AI를 활용한 교육의 개인화와 몰입도 향상도 기대됩니다.

React Scan은 코드 변경 없이 성능 문제를 자동으로 감지하고 강조 표시하여 어떤 구성 요소를 수정해야 하는지 보여주는 도구입니다. React Devtools와 달리 프로그래밍 가능한 API를 제공하며, 모든 플랫폼에서 사용 가능하여 개발자 경험을 최적화합니다. 이 도구는 불필요한 렌더를 명확히 식별하고 성능 디버깅을 자동화할 수 있는 기능을 갖추고 있습니다.

이 글은 원온원 미팅의 정의와 목적, 그리고 이를 효과적으로 진행하기 위한 발전 과정을 다룹니다. 초기에는 질문 리스트에 의존했으나, 점차 본질에 집중하고 개인화된 접근을 시도하며, 조직 전체의 프레임워크를 개발하는 단계로 발전했습니다. 또한, 원온원 미팅을 위한 구체적인 가이드와 프로세스, 템플릿, 그리고 관련 팁을 제공합니다.

SQLite 데이터베이스를 생성, 편집, 탐색할 수 있는 오픈소스 도구로, C++과 Qt 프레임워크로 작성되어 강력하면서도 가볍고 빠릅니다. 이 도구는 고급 SQL 코드 편집기, 암호화된 데이터베이스 지원, 다중 데이터베이스 지원, 사용자 정의 SQL 함수 및 정렬 방식, 데이터베이스 간 드래그 앤 드롭, 크로스 플랫폼 지원 등의 다양한 기능을 제공합니다. 설치가 필요 없는 포터블 배포 방식으로 Windows, MacOS X, Linux 등에서 쉽게 사용할 수 있으며, 다양한 데이터 가져오기 및 내보내기 형식과 스크립팅, 플러그인 지원을 통해 확장성을 갖추고 있습니다.

Linux 프로젝트는 과거에 C++의 코드 스타일과 구조(RAII)를 피한 전적이 있으며, 이는 성능 지향 소프트웨어 개발에 적합하지 않다는 의견이 있습니다. Asahi Lina는 프로그램 종료 시 RAII가 성능 저하를 초래할 수 있다고 지적하며, 일괄 작업 방식이 더 효율적이라고 주장합니다. 이러한 맥락에서 Linux는 RAII를 채택하지 않는 것이 바람직하다는 의견이 제시되고 있습니다.

Autotab은 Chrome 기반 브라우저로, 복잡한 웹 작업을 자동화할 수 있도록 학습시키고 이를 API로 실행할 수 있게 해주는 도구입니다. 사용자는 브라우저 환경에서 워크플로우를 정의하여 자동화된 작업을 생성할 수 있으며, 자동 복구 기능과 전용 저작 도구를 통해 웹사이트 변경에도 작업이 중단되지 않고 안전하게 실행됩니다. 또한, Python과 Node용 클라이언트 라이브러리를 제공하는 간단한 REST API를 통해 모든 웹사이트에서 호환성을 유지하며 작동합니다.

Kyanos는 HTTP, Redis, MySQL 등의 네트워크 요청을 캡처하여 복잡한 패킷 분석 없이 빠르게 네트워크 문제를 해결할 수 있도록 돕습니다. 이 도구는 IP/포트뿐만 아니라 프로세스, 컨테이너, L7 프로토콜 등을 기반으로 트래픽을 필터링하며, 커널 수준에서 지연 시간을 분석하여 시각적으로 보여줍니다. 또한, 경량의 단일 바이너리 파일로 작동하며, 자동으로 SSL 트래픽을 복호화하여 평문으로 표시합니다.

Scooter는 터미널에서 GUI 에디터의 찾기/치환 기능을 제공하는 도구로, 여러 파일에 대해 고정 문자열이나 정규식을 사용하여 검색하고 치환할 수 있습니다. 파일 경로에 대한 정규식을 지정하여 특정 파일만 검색할 수 있으며, 변경된 파일에 대한 치환은 자동으로 제외됩니다. .gitignore 및 .ignore 파일을 지원하며, Rust로 작성되어 윈도우, 맥, 리눅스용 바이너리를 제공합니다.

Google Chrome은 방대한 사용자 데이터 수집과 웹 통제 시도, FLoC 및 개인정보 보호 샌드박스와 같은 사용자 추적 시스템 도입 등으로 비판받고 있습니다. 또한, Google은 독점적 관행과 관련된 소송에 연루되어 있으며, Manifest v3로 인해 광고 차단기가 제한되는 문제도 있습니다. 더 나은 개인정보 보호와 사용자 정의 옵션을 제공하며, 온라인 보안과 자유를 보호하기 위한 대안으로 Firefox로 전환하라고 주장합니다.

Voice AI는 기존의 경직된 IVR 시스템을 대체하여 인간처럼 대화하고 고객 경험을 개인화할 수 있는 혁신적인 기술로, 고객의 상황을 즉각 이해하고 최적의 대안을 제시할 수 있습니다. 이 기술은 음성 네이티브 AI 모델과 멀티모달 기술의 융합을 통해 고객 기대치를 충족시키고 운영 효율성을 높이며, 차세대 비즈니스 커뮤니케이션 시대의 기반을 마련합니다. 음성 AI 시장은 모델, 개발자 플랫폼, 응용 프로그램 등 다양한 계층에서 혁신이 이루어지고 있으며, 특히 산업별 워크플로에 깊이 통합된 솔루션과 견고한 엔지니어링을 통한 고품질 제품 제공이 중요합니다.

과학소설 "삼체"로 유명해진 "암흑의 숲" 이론을 인터넷에 적용한 것으로, 인터넷을 숨겨진 은신처와 위험한 장소로 나누어 설명하며, 개인의 정신적, 사회적 안전을 중심으로 논의합니다. 이 이론은 인터넷의 맥락 붕괴와 추출적 시스템 문제를 지적하며, 글로벌 관점에서 서구 중심의 관점을 반영하고 다른 지역의 피해를 간과하게 된다고 주장하고 있습니다. 더 나은 인터넷을 위해 지역화된 네트워크와 생태계적 접근법을 제안하며, 인간의 상호작용과 협력을 중시하는 공공 인터넷의 가치를 강조합니다.

Rust와 C# (NativeAOT)는 100만 개의 동시 작업을 처리할 때 가장 우수한 메모리 효율성을 보였으며, Rust는 약 29MB, C# NativeAOT는 약 71MB의 메모리를 사용했습니다. 반면, Go는 753MB로 상대적으로 높은 메모리 사용량을 보여 기대에 미치지 못했습니다. Java (GraalVM)는 92MB로 메모리 사용량이 크게 개선되었습니다.

Kiwi는 빠른 속도와 범용적인 성능을 목표로 하는 한국어 형태소 분석기 라이브러리로, 경량 언어모델을 내장하여 모호성이 있는 경우에도 정확한 분석을 제공합니다. 이 라이브러리는 C++로 구현되었으며, 다양한 프로그래밍 언어와 브라우저에서 사용할 수 있도록 지원됩니다. 또한, Kiwi를 활용한 한국어 언어모델 훈련 과정이 GitHub에 공개되어 있습니다.

레디스는 빠르지만 잦은 데이터 조회로 인해 API 서버에 부담을 줄 수 있으며, 특히 실시간 데이터의 경우 효율적인 캐시 전략이 필요합니다. Redis 6.0부터 지원하는 Invalidation Message를 활용하면 서버가 클라이언트 캐시를 관리하여 갱신 시 캐시를 삭제하도록 할 수 있으며, Go 언어에서는 redigo+ristretto 조합이나 rueidis 라이브러리를 사용하여 이를 구현할 수 있습니다. 이를 통해 API 응답 속도가 최대 82% 개선되고 Redis 서버의 부담도 감소하는 등 성능 향상 효과가 큽니다.

2024년에는 생성형 AI가 기업의 핵심 전략으로 자리 잡았으며, AI 관련 지출이 2023년 $23억에서 2024년 $138억으로 크게 증가하였습니다. 기업들은 AI 도입을 통해 코드 코파일럿, 지원 챗봇, 엔터프라이즈 검색 및 데이터 변환, 회의 요약 등 다양한 활용 사례를 식별하고 있으며, AI 기반 에이전트와 자동화의 부상이 기대됩니다. 그러나 AI 도입에는 구현 비용, 데이터 프라이버시 문제, 기대에 못 미치는 ROI 등의 장벽이 존재하며, AI 인재 부족 문제도 심화될 것으로 보입니다.

C++ 커뮤니티는 현대적 도구와 자동화를 중시하는 그룹과 레거시 환경을 유지하는 그룹으로 나뉘어 있으며, 이로 인해 커뮤니티 내 갈등이 심화되고 있습니다. 미국 정부는 메모리 안전 문제로 C++ 사용을 중단하도록 권고하고 있으며, 대형 기술 기업들은 Rust를 채택하고 있습니다. C++ 표준 위원회는 이러한 갈등을 완화하기 위해 보수적인 접근을 취하고 있지만, 커뮤니티 내에서는 변화에 대한 저항과 신뢰 부족이 문제로 지적되고 있습니다.

Redis 상표권을 소유한 Redis Inc.는 Redis 관련 오픈소스 소프트웨어(OSS)들에 법적 조치를 취하고 있습니다. Jedis, Lettuce, redis-py가 이미 영향을 받았으며, 이제 redis-rs도 위협을 받고 있습니다. Redis Inc.는 redis-rs에 상업적 인수, 패키지 이름 변경, Redis 프로젝트의 거버넌스에 따른 유지 관리 등의 옵션을 제시했습니다. 다들 결국엔 Redis 가 관련 라이브러리들이 Valkey와 호환되지 않도록 하게 만들 것이라고 우려하고 있네요. Redis를 사용하고 계시다면 Valkey에 대한 검토가 필수인 시점입니다.

GoMLX는 Go 언어로 머신러닝 모델을 구현할 수 있는 패키지로, Python 없이도 ML 작업을 수행할 수 있도록 설계되었습니다. 이 패키지는 XLA와 PJRT를 활용하여 하드웨어 최적화된 연산과 고급 ML 기능을 제공하며, CIFAR-10 CNN 모델 및 Gemma2 LLM 추론과 같은 복잡한 작업을 지원합니다. GoMLX는 초기 단계이지만 Python-Free ML 구현의 가능성을 열며 향후 발전이 기대됩니다.

Deno는 "JavaScript" 상표를 취소하기 위해 USPTO에 청원을 제출했으며, 이는 JavaScript를 공공재로 인정받고 법적 얽힘에서 해방시키려는 시도입니다. Deno는 JavaScript가 일반 명사로 자리 잡았으며, Oracle이 상표 갱신 과정에서 허위 증거를 제출했다고 주장하고 있습니다. 또한, Oracle이 "JavaScript" 이름으로 유의미한 제품이나 서비스를 제공하지 않음으로써 상표를 포기했다고 주장하며, 많은 개발자들이 이 소송을 지지하고 있습니다.

MCP(Model Context Protocol)는 AI 어시스턴트를 다양한 데이터 시스템과 연결하여 더 나은 응답을 생성하기 위한 새로운 표준으로, 데이터 소스와 AI 시스템을 통합하는 단일 프로토콜을 제공합니다. 이를 통해 데이터 소스와 AI 도구 간의 안전한 양방향 연결을 구축할 수 있으며, 여러 기업들이 MCP를 도입하여 AI 에이전트의 정보 검색 및 기능 확장을 지원하고 있습니다. 개발자들은 MCP를 활용하여 각 데이터 소스에 대한 개별 커넥터를 유지할 필요 없이 표준 프로토콜을 사용할 수 있으며, AI 시스템이 여러 도구와 데이터셋 간에 컨텍스트를 유지할 수 있습니다.

VictoriaMetrics는 시계열 데이터에 최적화된 모니터링 솔루션으로, Prometheus 및 Graphite의 대체 솔루션으로 Grafana에서 바로 사용할 수 있으며, 다양한 엔터프라이즈 워크로드를 지원합니다. PromQL과 MetricsQL을 모두 지원하며, 의존성이 없는 간편한 설정과 다양한 프로토콜을 지원하여 유연성을 제공합니다. 엔터프라이즈 버전에서는 이상 감지, 정기 백업 자동화, 다중 보존 기간 설정 등 추가 기능을 통해 스토리지 비용 절감과 성능 최적화를 제공합니다.

TeaTime은 IPFS, SQLite, GitHub을 기반으로 한 정적 분산형 도서관 시스템으로, 데이터베이스와 파일이 분리되어 있어 쉽게 포크, 복제, 배포가 가능합니다. 사용자는 다양한 기준으로 검색할 수 있으며, IPFS를 통해 파일을 제공받아 시스템의 회복력을 높입니다. Nuxt.js로 개발된 프론트엔드와 JSON 기반 데이터베이스를 통해 사용자 맞춤형 데이터베이스를 생성할 수 있습니다.

Rust로 작성된 ls의 대체제인 lla는 고성능과 확장 가능성을 제공하며, 다양한 보기 모드와 고급 정렬 기능, 유연한 필터링을 지원합니다. 사용자 정의 기능을 개발할 수 있는 플러그인 시스템을 통해 Git 연동, 파일 분류, 키워드 검색 등 다양한 추가 기능을 제공합니다. 또한, 색상 구분 출력과 파일 및 디렉토리 메타데이터 표시 등으로 사용자 편의성을 높였습니다.

Bluesky는 Elon Musk의 X에 대한 탈중앙화 대안 서비스로 빠르게 성장하며 Threads와의 격차를 좁히고 있습니다. 11월 5일 미국 대통령 선거 이후 사용자 기반이 300% 증가했으며, 이는 Meta의 Threads에 비해 인상적인 성과입니다. 그러나 급속한 성장으로 인해 정전, 오류, 사기 등의 문제를 겪고 있으며, 이러한 성장통을 해결하는 것이 과제로 남아 있습니다.

온콜 시프트를 화요일부터 화요일까지로 변경하면 공휴일로 인한 방해를 줄이고, 주말에 발생한 문제의 후속 조치를 월요일에 완료할 수 있어 효율적입니다. 또한, 주간 작업 흐름에 맞춰 온콜 교대를 진행할 수 있어 일정의 현실성을 높입니다. 스프린트 시작일과의 차이로 인한 혼란은 크지 않으며, 다른 팀과의 교대 날짜 차이는 추가 인력 배치로 해결할 수 있습니다.

QwQ는 알리바바가 개발한 대규모 언어 모델로, ChatGPT-4와 견줄 수 있는 성능을 자랑하며 수학, 프로그래밍 등 다양한 분야에서 뛰어난 분석력을 발휘합니다. 이 모델은 문제 해결 과정에서 스스로의 논리를 점검하고 더 나은 답을 찾는 심화된 사고와 자기성찰 능력을 갖추고 있으며, 여러 벤치마크 테스트에서 탁월한 성능을 입증했습니다. 그러나 언어 혼합, 재귀적 사고 패턴, 안전 및 윤리적 고려, 상식 및 언어 이해의 한계와 같은 제한점이 있어 지속적인 발전이 필요합니다.

Vite 6.0은 새로운 환경 API를 도입하여 다양한 런타임에서 실행 및 번들링이 가능하며, 프레임워크 및 플러그인 작성자를 위한 유연성을 강화했습니다. Node.js 18, 20, 22를 지원하며, 템플릿 확장, Sass 및 PostCSS 업데이트, CSS 라이브러리 출력 파일명 사용자 정의 등의 새로운 기능이 추가되었습니다.

Warp 터미널은 이제 계정 가입이나 로그인 없이도 현대적인 터미널 기능과 일부 고급 AI 기능을 사용할 수 있으며, 필요에 따라 원하는 기능을 선택적으로 활성화할 수 있습니다. MacOS와 Linux에서 다운로드하여 사용할 수 있으며, Windows는 대기자 명단에 등록할 수 있습니다.

친구는 간단한 컨테이너 실행을 원했지만, 복잡한 스크립트와 설정으로 인해 결국 Kubernetes와 유사한 시스템을 구축하게 되었습니다. 서버 확장과 네트워크 복잡성 문제를 해결하려고 시도했으나, 오히려 더 많은 문제에 직면하게 되었고, 유지보수 문제를 해결하기 위해 Ansible을 사용하여 VM을 불변하고 버전 관리 가능하게 만들었습니다. 최종적으로 Kubernetes를 대체할 더 나은 솔루션이 있을 수 있음을 인정하면서도, Kubernetes가 해결하려는 문제를 충분히 이해하는 것이 중요하다고 강조합니다.

Prometheus 3.0은 7년 만의 첫 메이저 업데이트로, 현대적인 UI와 Remote Write 2.0 프로토콜 개선, UTF-8 메트릭 및 라벨 지원, OpenTelemetry와의 상호운용성 강화, 네이티브 히스토그램 지원 등 다양한 새로운 기능을 도입했습니다. 메모리 사용량과 CPU 효율성을 대폭 개선했으며, 몇 가지 호환성에 영향을 주는 작은 변경 사항이 포함되어 있으며, 영향을 받을 수 있는 설정은 마이그레이션 가이드를 통해 확인할 수 있습니다.

Vince는 Google Analytics를 대체할 수 있는 오픈소스 셀프 호스팅 솔루션으로, Plausible을 Go로 포팅한 프로젝트에서 시작되었습니다. 주요 기능으로는 자동 TLS 지원, 아웃바운드 링크 및 파일 다운로드 추적, 커스텀 이벤트 추적, 그리고 공개 대시보드 설정 등이 있으며, 제로 의존성 및 무제한 사이트와 이벤트 관리가 가능합니다. 또한, 프라이버시를 중시하여 쿠키 없이 GDPR, CCPA 및 PECR 규정을 완전히 준수합니다.